상호 작용(Significant Interaction)과 상관 관계(Correlation) 차이

"Significant Interaction"과 "correlation"는 통계 분석에서 다른 의미를 가지고 있다.

 

 

"Significant Interaction"은 통계 분석에서 두 변수 간의 관계가 다른 조건에 따라 달라지는 것을 의미한다.

 

예를 들어, 두 가지 변수 A와 B가 있을 때, 이들 사이의 상호작용이 있는지를 확인하는 것이다.

 

상호작용이 있다면, A와 B의 관계가 어떤 특정 조건에 따라 달라질 수 있다.

 

이는 통계적으로 유의미한 패턴으로 나타나며, 어떤 상황에서 A와 B 간의 관계가 다르게 나타날 수 있음을 보여준다.

반면 "Correlation"는 두 변수 간의 관련성을 파악하는 것이다.

 

두 변수 간의 어떤 관계가 있는지, 그 관계가 얼마나 강한지를 분석하는 것이다.

 

일반적으로 상관계수를 사용하여 두 변수 사이의 방향과 강도를 측정한다.

 

상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 양의 상관관계(한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가),

 

-1에 가까울수록 음의 상관관계(한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소)를 의미한다.

 

0에 가까울수록 두 변수 간의 관계가 없음을 나타냅니다.

따라서 "Significant Interaction"은 두 변수 간의 관계가 어떤 조건에 따라 변하는지를 나타내는 것이며,

 

"Correlation"는 두 변수 간의 연관성을 측정하고 그 방향과 강도를 나타낸다.

 

상호작용은 관계가 변하는 것을 확인하고, 상관관계는 두 변수 간의 연관성을 파악한다.